ES|QL：Elasticsearch的新管道查询语言

"本次分享主要介绍了Elasticsearch的全新管道查询语言ES|QL，它旨在提供一种统一的查询体验，用于搜索、规则设定和警报等。ES|QL的开发历时约17个月，旨在提高数据调查的效率，简化数据处理，并作为分布式计算和横向扩展的引擎。" 在2023年12月2日的活动中，Elastic中国社区的首席布道师刘晓国详细讲解了ES|QL，这是一种针对Elasticsearch设计的现代管道语言。传统的Elasticsearch查询通常依赖于QueryDSL，如示例所示，用于执行匹配查询或聚合操作。然而，随着数据探索需求的增加，ES|QL应运而生，它不仅提供了更丰富的功能，还统一了各种查询和分析语言（如KQL、Lucene、EQL、SQL等）的使用体验。 ES|QL的核心特性包括： 1. **分布式计算引擎**：作为Elasticsearch的一部分，ES|QL利用其分布式架构来处理大规模数据，确保高效的计算和查询性能。 2. **横向扩展引擎**：支持无缝扩展，适应不断增长的数据量，保证系统的可伸缩性。 3. **语言设计**：作为一门现代管道语言，ES|QL通过管道操作符将一系列命令串联起来，方便用户对数据进行连续处理和转换。 4. **统一查询体验**：无论是搜索、设置规则还是创建警报，ES|QL都提供了一致的语法，简化了开发者的操作。 5. **数据调查的效率提升**：通过精简和优化查询流程，ES|QL帮助用户更快地获取所需信息，提高工作效率。 6. **源命令和查询命令**：ES|QL的查询由源命令（用于获取或生成数据）和查询命令组成，形成数据处理的流水线。 例如，一个简单的ES|QL查询可能包含从索引中选取数据（FROM命令），然后应用过滤、排序、聚合等操作，最后通过管道传递到下一个命令，直至得到最终结果。 ES|QL的开发历经大约17个月，这表明了Elastic团队对其功能完善和性能优化的重视。通过GitHub上的链接，我们可以看到ES|QL的具体实现和演化过程，这为开发者提供了深入学习和贡献的途径。 ES|QL的推出是Elasticsearch生态系统的一大进步，它将为数据分析师、开发人员和管理员提供更强大、更一致的工具，以处理和理解存储在Elasticsearch中的复杂数据集。随着ES|QL的不断发展和完善，我们期待它能带来更多的创新和便利。